典型文献
基于热源耦合ORC-ANN模型的循环性能预测及工质优选
文献摘要：
基于已建立的有机朗肯循环(ORC)-人工神经网络(ANN)模型,将其与热源进行耦合,从而在不同烟气工况下对ORC进行循环性能预测及工质优选.为了分析与热源耦合的ORC-ANN模型精度,基于初选的10种工质,比较了该模型与REFPROP软件对基本ORC和回热ORC的计算结果,比较结果表明:该ORC-ANN模型对大部分循环参数的平均相对偏差都小于5％.在此基础上,针对不同烟气热源温度(523.15,488.15和453.15 K),以最大净输出功为目标,分别优化循环的蒸发温度,优化结果显示:3种热源温度对应的最佳工质分别为R1336mzz(Z),R600a 和 R236fa.
文献关键词：
有机朗肯循环;工质筛选;ANN模型;热源耦合;性能预测
中图分类号：
作者姓名：
彭艳楠;蔺新星;苏文;周乃君
作者机构：
中南大学能源科学与工程学院,湖南长沙410083;中国三峡集团科学技术研究所,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]彭艳楠;蔺新星;苏文;周乃君-.基于热源耦合ORC-ANN模型的循环性能预测及工质优选)[J].热能动力工程,2022(08):40-47
A类：
R1336mzz,R236fa
B类：
热源耦合,ORC,ANN,循环性能,性能预测,质优,有机朗肯循环,人工神经网络,烟气,模型精度,初选,REFPROP,回热,循环参数,平均相对偏差,热源温度,净输出功,蒸发温度,R600a,工质筛选
AB值：
0.339186
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